혼자서 앱 만드는 개발자 함께하는 AI 세상

https://github.com/purpleio/purple-admin-ui GitHub - purpleio/purple-admin-ui: Next.js와 Tailwind를 이용한 모-던 어드민 템플릿 Next.js와 Tailwind를 이용한 모-던 어드민 템플릿. Contribute to purpleio/purple-admin-ui development by creating an account on GitHub. github.com 늘 php로 작업하다가 nextjs를 접하고 개발방법이나 여러면에서 유리하것 같은데 php만큼 플러터만큼 레버런스나 샘플소스를 구하기 어려워서 마음이 복잡했는데 이런걸 보니 기쁘다 잘정리된 소스가 개발에 도움이 되니까. 처음부터 맨땅에 해딩하면서 개발 하는짓으 나쁜짓이다...

# apt-get install letsencrypt 인증서 설치를 위한준비 (모든 작업은 우분트 2.0 기준) 1, 도메인 등록 저의경우 테스트용으로 cafe24 550원에 세일중인 .shop 으로 구매했다. 자판기 커피한잔 값으로 일단 테스트 해보기로 https://hosting.cafe24.com/?controller=new_domain_search 카페24 호스팅 | 온라인 비즈니스의 시작 46,750원/1년 550원/1년 hosting.cafe24.com 도메인만 등록하는게 아니라 집에서 로컬피시를 사용할려면 만들고나면 해당하는 자신의 아이피를 A 레코드에 등록해준다. 도멘이관련은 궁금하신분들은 따로 문의 바래요 자신의 ip를 모르면 ip https://ip.pe.kr/ 여기서 확인가능하다. 2..

만들고 있는 화면 ===> http://shsoft.ipdisk.co.kr:3000/ 제가 컴퓨터를 킬때만 실행됩니다. 테스트 해보고싶으신분은 댓글또는 오픈톡남겨주세요 https://open.kakao.com/o/smuZrWyf 데이터연동을위한 소스를 찾던중 Prisma 활용법을 보고 관련 블러그를 따라하다. 공식사이트에서 자세히 나와요 번역기를 통해 돌려보고 테스트해보고 현재 진행중인 챗봇에 적용 해보았다. https://www.prisma.io/docs/getting-started/quickstart Quickstart with TypeScript & SQLite Get started with Prisma in 5 minutes. You will learn how to send queries to a..

nextjs도 처음이고 랭체인도 처음이라 무조건 소스를 고쳐보다 이럼 안되겠다 생각하여 차근히 살펴보면서 해봐야겠다는는 생각이 든다. 뭐든 꾸준히 해보면 잘하겠지 라는 믿음으로 시작해본다. 일단 nextjs에 대한 기초 지식겸 책구매 해서 보기로 했다. 그런데 이렇게 저렇게 고쳐보다 발생한 오류는 구글링으로 처리하는게 빠른다. 너무 소스만 찾다가 해결책을 놓치는 경우도 있다. 그래서 차근차근 해결한 오류를 보다가. 저렇게 쓰면 되였구나 라는 어처구니 없는 실수를 한것이다. api 핸들러를 통해 접근해야하는 서버사이드 환경에서 만 수행하는 로직이구나 하는 ㅎㅎㅎ https://nextjs.org/docs/app/building-your-application/routing/route-handlers Rout..

PDF 파일을 읽어서 Langchain Pinecone 을 통해 학습한 데이터로 서비스를 준비중에 테스트 사이트가 nextjs typescript 로 만들어져서 분석과 동시에 비슷한 서비스를 구현하려니 react 를 기반으로 둔 nextjs 에 대해 배워보고 이를 적용해보고 싶다는 생각이 들어서 유투부 채널을 통해 기본 문법을 익히고 언제나 그랬던 것 처럼 구글링을통해서 소스를 찾고 있던중 마땅한 업로드 컨퍼넌트가 없어서 찾는 중 괜찮은 소스가있어서 적용해보았다. 최신버전으로 몇가지 테스트 해보다 아래 사이트를 찾아서 테스트해보니 잘적용된다. 원본소스 https://codersteps.com/articles/how-to-build-a-file-uploader-with-next-js-and-formidab..

이미지 학습된 데이터를 이용해서 플러터 앱을 통해 실시간 이미지를 분리하는 작업을 하려면 카메라컨트럴러의 startimageStream 을 이용한다. 기존에 구글링소스를 적용하다 최신 dart(3.0.6) flutter(3.10.6) 버전이랑 맞지 않아서 찾아서 수정하는데 어려움이 있어서 다시 작성해서 올려본다. 카메라컨트럴러 선언 컨트럴러 작동 매핑 아래코드를 통해 실시간으로 이미지가 처리되는것을 알수있다. void _processImageFromStream(CameraImage image) { print(image.planes[0].bytes[0]); _savedImage = image; } 실시간 카메라가 돌아가는 중간 클릭해서 카메라 이미지를 png이미지로 변환 한다. FloatingActionB..

이미지생성형 ai 스테이블 디퓨전으로 간단하게 서비스 해보고 싶은 마음에 구글링를 통해 만들어 보고 있다구글 코랩에서 작업해보고 잘되면 간단히 집에 있는 게이밍 pc돌려서 서비스를 시작 해보고 싶다. 아직 마이봇은 텍스트 기반 생성형 ai 만 지원하고 있어서 이미지 생성 ai 를 적용하면 좋을 것 같다. 작업 환경 우선 코랩에서 설치를 위해 conda 를 쓸수 있도록 인스톨한다. !pip install -q condacolab import condacolab condacolab.install() import sys print(sys.executable) 스테이블 디퓨전 설치 xformers 설치 !conda create -n stable_diffusion python=3.10 !conda activate..

Train pose detection Yolov8 on custom data Yolov8 을 이용한 커스텀 데이터 포스데이터 ​https://www.youtube.com/watch?v=gA5N54IO1ko 관련 git 1 : 영상속 git https://github.com/prinik/AwA-Pose GitHub - prinik/AwA-Pose Contribute to prinik/AwA-Pose development by creating an account on GitHub. github.com ​ 관련 git 2 : 키노트 https://github.com/computervisioneng/pose-detection-keypoints-estimation-yolov8 GitHub - computervis..

텐서플로배우다가 웹에서 서비스가 가능하다고 해서 찾아보던중 tensorflowjs 를 테스트 해보기로 했다. 인용글 보면 [텐서플로우 2.0의 혁신 중 하나가 바로 자바스크립트 구현인 TensorFlow.js다. 필자는 이것이 학습이나 추론 속도를 개선할 것으로 기대하지 않았는데, 웹GL(WebGL) API를 통해 모든 GPU(CUDA GPU뿐만 아니라)를 지원해 실제로 속도 개선 효과가 있다. TensorFlow.js는 여러 백엔드를 지원하지만 활성화는 한 번에 하나만 가능하다. TensorFlow.js Node.js 환경은 설치된 파이썬/C 텐서플로우 빌드를 백엔드로 사용하도록 지원하며, 이를 통해 예를 들어 CUDA와 같은 해당 시스템의 가용 하드웨어 가속을 사용할 수 있다. Node.js용 자바스..

앞으로 진행할 서비스를 테스트 해보았다. 마이봇에서 다양한 ai 컨텐츠를 적용하기 위해 백엔드에서 만들어진 모델을 파이썬 환경에 API로 json 형태로 REST 방식으로 전달할 계획이다. 만들어본 flask 백엔드 소스 import json from flask import Flask, jsonify, request from flask_cors import CORS import keras import base64 from io import BytesIO from PIL import Image import numpy as np import cv2 app = Flask(__name__) CORS(app) # MNIST 학습 모델 https://www.tensorflow.org/tutorials/quickst..